Accurate and Efficient Behavioral Modeling of GaN HEMTs Using An Optimized Light Gradient Boosting Machine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An accurate, efficient, and improved Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) based Small‐Signal Behavioral Modeling (SSBM) techniques are investigated and presented in this paper for Gallium Nitride High Electron Mobility Transistors (GaN HEMTs). GaN HEMTs grown on SiC, Si and diamond substrates of geometries 2 × 50 , 10 × 200 , and 4 × 125 , respectively are used in this study. A versatile set of LightGBM's hyperparameters including learning and tree specific parameters are meticulously optimized using a modern and vigorous optimization algorithm namely Osprey Optimization Algorithm (OOA) with the objective to accomplish superior model performance. The developed OOA‐LightGBM based models are validated for a wide array of operating conditions including for frequency values within a broad spectrum of 0.25 to 120 GHz, 0.1 to 26 GHz, and 0.1 to 40 GHz for GaN‐on‐SiC, GaN‐on‐Si, and GaN‐on‐Diamond HEMTs, respectively. The proposed SSBM techniques have demonstrated remarkable prediction ability and are impressively efficient for all the GaN HEMTs devices tested in this work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».